FORSCHUNGSBERICHTE. aus dem Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre, insb. Marketing. Mit freundlicher Unterstützung von

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1 Fakultät für Wirtschaftswissenschaft FORSCHUNGSBERICHTE aus dem Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre, insb. Marketing Herausgeber Univ.-Prof. Dr. Rainer Olbrich Forschungsbericht Nr. 20 Rainer Olbrich / Christian Holsing Kaufverhalten im Social Shopping eine Modellierung mithilfe von Logfile-Daten Hagen 2012 Mit freundlicher Unterstützung von SAS Deutschland (SAS Institute GmbH) Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Marketing, FernUniversität in Hagen Universitätsstrasse 11, TGZ-Gebäude, D / Germany; Web:

2 Inhaltsverzeichnis Abbildungsverzeichnis... III Vorwort der Autoren... V Die Ergebnisse der Untersuchung im Überblick Web 2.0 und User-generated Content als Ursprung des Social Shopping Beschreibung des Geschäftsmodells Social Shopping Community Forschungsrahmen und Herleitung der Hypothesen Logfile-Daten im Marketing Such- und Kaufverhalten im Internet Zum Einfluss von User-generated Content und Electronic Word-of-Mouth auf das Kaufverhalten Empirische Untersuchung mithilfe von Logfiles Deskription des Untersuchungsobjekts Sammlung und Aufbereitung der Logfiles Darstellung der in die Untersuchung einfließenden Variablen Deskriptive Statistiken... 28

3 II Inhaltsverzeichnis 4.5. Regressionsanalytische Modellierung der Zielgröße Click-Out Ergebnisse der logistischen Regression Diskussion und Implikationen Implikationen für die Forschung Implikationen für Betreiber einer Social Shopping Community Implikationen für Betreiber von Online-Shops Grenzen der Aussagefähigkeit und zukünftige Forschung Grenzen der Aussagefähigkeit Zukünftige Forschung Literaturverzeichnis Die Autoren des Forschungsberichtes Bisher erschienene Forschungsberichte... 61

4 Abbildungsverzeichnis Abb. 1: Screenshot eines Styles auf der SSC Polyvore... 4 Abb. 2: Funktionen einer SSC... 8 Abb. 3: Übersicht der Variablen Abb. 4: Deskriptive Statistiken Abb. 5: Ergebnisse der logistischen Regression Abb. 6: Zusammenfassung der Hypothesen... 36

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6 Vorwort der Autoren Durch die Nutzung des Web 2.0 verwandelt sich das Internet zunehmend zu einem konsumentengetriebenen Bereich. In diesem Rahmen erfährt das Geschäftsmodell von Social Shopping Communities (SSCs), eine Kombination aus Social Networking und Online-Shopping, eine zunehmende ökonomische Relevanz. Neben herkömmlichen B2C-E-Commerce-Funktionen, z. B. Suchfilter für Produktkategorie und Preis, bieten SSCs zusätzlich nutzergenerierte Social-Shopping-Funktionen an. Diese umfassen u. a. Bewertungen für Produkte und Online-Shops, Empfehlungslisten, Styles (nutzergenerierte Produkt-Collagen), Tags (Schlagworte) und Nutzerprofile. Käufe können nach Anklicken eines Links zu einem partizipierenden Online-Shop zustande kommen ( Click-Out ). SSCs weisen eine sehr hohe Wachstumsrate in Hinblick auf registrierte Community-Mitglieder und Besucher auf. Beispielsweise hat die SSC Polyvore mehr als fünfzehn Millionen Besucher pro Monat. Aus diesem Grund wurden SSCs in den letzten Jahren mit erheblichem Wagniskapital ausgestattet, wie etwa die SSC ThisNext, die ca. 9 Mio. $ in drei Finanzierungsrunden erhielt. 1 Vor diesem Hintergrund stellt sich für die Forschung und die Unternehmenspraxis die Frage, wie sich Konsumenten in SSCs verhalten und wie deren Verhalten beeinflusst werden kann. Bislang ist die wissenschaftliche Literatur auf diesem Forschungsgebiet jedoch begrenzt. Daher beschäftigt sich die vorliegende Untersuchung mit der folgenden Fragestellung: Social Networking + Online-Shopping = Social Shopping SSCs: ein konsumentengetriebenes Geschäftsmodell Die vorliegende Untersuchung schließt Forschungslücke im Online-Kaufverhalten Welche Faktoren, insbesondere welche Social-Shopping-Funktionen, üben den größten Einfluss auf das Kaufverhalten in Social Shopping Communities aus? Die vorliegende Untersuchung ist eine der ersten Untersuchungen zum Kaufverhalten in SSCs, die auf Logfile-Daten basiert. 2 Es werden 2,91 Millionen Besuchsvorgänge (Sessions) einer im deutschsprachigen Raum führenden SSC mit einem Schwerpunkt auf den Kategorien Mode, Wohnen und Lifestyle herangezogen. Für jede Session wurden die Nutzeraktionen Datenbasis: 2,91 Millionen Sessions einer führenden SSC 1 2 Vgl. z. B. RAO Weitere populäre SSCs sind z. B. Kaboodle und Stylehive. In Deutschland zählen u. a. edelight und smatch zu den führenden SSCs. Der vorliegende Forschungsbericht Nr. 20 basiert auf einem Artikel der beiden Autoren im International Journal of Electronic Commerce. Er ist jedoch um einige Aspekte erweitert und geht teilweise ausführlicher auf einige der dort genannten Punkte ein. Vgl. OLBRICH/HOLSING 2011c.

7 VI Vorwort der Autoren und die Verweildauer auf der jeweiligen Seite erfasst. Die Daten wurden vom bis aufgezeichnet. Positiver Einfluss der durchschnittl. Verweildauer Signifikanter Einfluss von Social-Shopping-Funktionen Die Untersuchung zeigt einen stark positiven Einfluss der durchschnittlichen Verweildauer auf die Click-Out-Wahrscheinlichkeit. Eine hohe Verweildauer ( Stickiness ) kann als ein Indikator für ein hohes Involvement angesehen werden. Zudem zeigt sich, dass Social-Shopping-Funktionen einen signifikanten Einfluss ausüben sowohl positiv als auch negativ. Positive Produkt- und Shopbewertungen erhöhen die Click-Out-Wahrscheinlichkeit. Dieses Ergebnis steht im Einklang mit existierenden Studien und verdeutlicht die Relevanz von Bewertungen im Entscheidungsprozess von Konsumenten. Im Gegensatz dazu führt eine häufige Nutzung von Listen und Styles zu einer geringeren Wahrscheinlichkeit für einen Click-Out. Jedoch legen die empirischen Ergebnisse nahe, dass Listen und Styles die Stickiness (d. h. die Klebrigkeit einer Website gemessen durch die Verweildauer) erhöhen und zum Stöbern animieren. Dies zeigt sich dadurch, dass die durchschnittliche Verweildauer in Sessions, in denen mindestens eine Liste oder ein Style betrachtet wird, um ca. 56 Prozent höher ist als in Sessions, in denen kein Aufruf stattfindet. Mit einer längeren Verweildauer können zusätzliche Erlöse durch Werbung einhergehen. Eine häufige Verwendung von nutzergenerierten Tags verringert ebenfalls die Click-Out-Wahrscheinlichkeit, da Tags vermutlich ebenfalls eher zum Stöbern genutzt werden. Verschiedene Wirkungsrichtungen der Suchfunktionen Höhere Profitabilität von Community- Mitgliedern Je mehr gewisse Suchfunktionen, insbesondere das Suchfeld, genutzt werden, desto geringer ist die Wahrscheinlichkeit für einen Click-Out. Steigende Transaktionskosten und eine Informationsüberlastung könnten Gründe hierfür sein. Die Funktionen Preis und Sales wirken allerdings positiv. Es zeigt sich zudem, dass das Merkmal Log-in (d. h., der Nutzer ist innerhalb einer bestimmten Session mit seinem Benutzernamen bei der Community angemeldet) einen stark positiven Einfluss auf die Wahrscheinlichkeit eines Click-Outs ausübt. Dies deutet auf eine höhere Profitabilität von registrierten Mitgliedern der Community hin. Hagen, September 2012 Univ.-Prof. Dr. Rainer Olbrich Dr. Christian Holsing

8 Die Ergebnisse der Untersuchung im Überblick I. Soziale Medien, z. B. Blogs, Foren und Soziale Netzwerke, haben sich zu einer wichtigen Informations- und Kommunikationsquelle entwickelt. Durch die Verknüpfung von Online-Shopping und Sozialen Netzwerken entsteht eine neue Form des E-Commerce: Social Shopping (Kapitel 1.). II. III. IV. Das Geschäftsmodell Social Shopping Community (SSC) gewinnt zunehmend an Relevanz. In SSCs stehen die Verbindung von Konsumenten und der Austausch über Produkte im Zentrum, um Kaufentscheidungen zu initiieren und zu vereinfachen (Kapitel 2.). Logfiles stellen eine umfangreiche Informationsquelle des Kaufverhaltens dar. Die Erfassung und Aufbereitung bereiten jedoch Probleme. Deshalb verwenden nur wenige Studien Logfiles und die Logfile-Analyse im Marketing steht noch am Anfang (Kapitel 3.). Die Ergebnisse zeigen einen stark positiven Einfluss der durchschnittlichen Verweildauer auf die Click-Out-Wahrscheinlichkeit. Eine hohe Verweildauer kann als ein Indikator für ein hohes Involvement angesehen werden. Dieses Ergebnis steht im Einklang mit existierenden Studien, die einen positiven Einfluss der Verweildauer auf ökonomische Zielgrößen nachweisen. Es wurde zudem gezeigt, dass das Konsumentenverhalten oft von Kosten-Nutzen-Überlegungen geprägt ist. Je mehr gewisse direkte Suchfunktionen (u.a. das Suchfeld) verwendet werden, desto geringer ist die Click-Out-Wahrscheinlichkeit. Die Analyse zeigt darüber hinaus einen starken Einfluss von nutzergenerierten Social-Shopping-Funktionen auf das Kaufverhalten sowohl negativ als auch positiv: Positive Produkt- und Shopbewertungen erhöhen die Click-Out- Wahrscheinlichkeit. Dies verdeutlicht die Relevanz von Bewertungen im Entscheidungsprozess der Konsumenten. Im Gegensatz dazu weisen Listen und Styles eine negative Wirkungsrichtung auf. Informationsüberlastung und erhöhte Transaktionskosten könnten mögliche Erklärungen sein. Dennoch sind Listen und

9 2 Die Ergebnisse der Untersuchung im Überblick Styles wichtige Website-Elemente zur Impulsgebung und können langfristig positiv auf die Click-Out-Rate wirken. Eine häufige Verwendung von nutzergenerierten Tags verringert ebenfalls die Click- Out-Wahrscheinlichkeit (Abschnitt 5.1.). V. Aus den Ergebnissen lassen sich diverse Implikationen für SSC-Betreiber ableiten. Die Förderung des Community-Aufbaus ist sehr empfehlenswert. Es ist sinnvoll, das Verhalten der Mitglieder zu beobachten und darauf aufbauend Instrumente zur Erhöhung der Loyalität zu entwickeln. Die durchschnittliche Verweildauer wirkt positiv auf die Click-Out- Wahrscheinlichkeit. Durch verschiedene Inhalte sowie vertrauensbildende Maßnahmen könnte versucht werden, den Besucher für einen längeren Verbleib zu begeistern. Hierbei ist zu beachten, dass zielgerichtete Nutzer solche Maßnahmen u. U. als Belästigung empfinden. Aufgrund der positiven Korrelation von positiven Ratings mit einem Click-Out sollten Nutzer animiert werden, Produkte und Shops zu bewerten. Listen und Styles können zur Unterhaltung und Schaffung eines emotionalen Einkaufserlebnisses beitragen und insbesondere zur Bindung der Zielgruppen Frauen und Stöberer nützlich sein. Zudem zeigt sich, dass hiermit die Stickiness deutlich erhöht werden kann (+ 56 Prozent), was zu mehr Page Impressions und damit zu höheren Werbeerlösen führen könnte (Abschnitt 5.2.). VI. Online-Händler und Hersteller sollten Konsumenten dazu animieren, die eigenen Produkte und Online-Shops zu bewerten und zu verschlagworten, um so die Anzahl an Click-Outs zu erhöhen. Auch Listen und Styles sind innovative Marketing-Tools, die zur Erhöhung der Aufmerksamkeit für die eigenen Produkte genutzt werden sollten. Zudem korreliert die Nutzung des Suchfilters Preis positiv mit einem Click-Out. Dies sollten Online-Shops im Rahmen der Entwicklung spezifischer Preisstrategien berücksichtigen (Abschnitt 5.3.).

10 1. Web 2.0 und User-generated Content als Ursprung des Social Shopping Neben der zunehmenden Bedeutung des Internets als Vertriebskanal 3 wird durch das Aufkommen des Web 2.0 die Entwicklung des Internets zu einem konsumentengetriebenen Bereich vorangetrieben. 4 Das Web 2.0 bietet Konsumenten zahlreiche Methoden zur Erstellung und gemeinsamen Nutzung von User-generated-Content (UGC). 5 Soziale Medien, z. B. (Mikro-) Blogs, Chatrooms, Sharing-Plattformen (z. B. YouTube) und Soziale Netzwerke, sind zu einem wichtigen Informations- und Kommunikationskanal geworden und weisen ein weiterhin rasantes Wachstum auf. 6 Insbesondere tauschen Konsumenten zunehmend Informationen in ihren persönlichen Sozialen Netzwerken, z. B. innerhalb von facebook, aus, 7 und nicht selten geht es hierbei um Produkte. Im Bereich des E-Commerce resultieren diese Entwicklungen in einer Verbindung von Online-Shopping und Social Networking und lassen eine neue Form des E-Commerce entstehen: Social Shopping. 8 Social Shopping fokussiert auf die Vernetzung und den Informationsaustausch von Konsumenten während des Online-Shoppings. 9 Unter dem Begriff Social Shopping werden diverse Geschäftsmodelle subsummiert, u. a. die hier im Fokus stehenden Social Shopping Communities (SSCs). 10 Eine SSC ist eine Kombination aus Online-Shopping und Social Networking, die Konsumenten diverse Möglichkeiten bietet, Produkte zu entdecken, zu empfehlen und zu kaufen. 11 Im Gegensatz zu herkömmlichen E- Commerce-Kanälen, z. B. Online-Shops und Preisvergleichsdienste, bieten Web 2.0 führt zu konsumentengetriebenem Bereich Social Shopping SSC: Online- Shopping + Social Networking Vgl. z. B. HOLZWARTH/JANISZEWSKI/NEUMANN 2006; SU Vgl. z. B. DHAR/CHANG 2007; BUCKLIN/SISMEIRO 2009; STEPHEN/TOUBIA 2010, OLBRICH/HOLSING 2011b, S Vgl. z. B. GHOSE/IPEIROTIS 2009; O REILLY/BATTELLE Vgl. z. B. BUCKLIN/SISMEIRO 2009; NIELSEN MEDIA RESEARCH Vgl. z. B. O REILLY/BATTELLE 2009; OWYANG 2009; TRUSOV/BUCKLIN/PAUWELS Vgl. z. B. TEDESCHI 2006; GHOSE/IPEIROTIS 2009, S. 241; TURBAN/KING/LANG Vgl. z. B. STEPHEN/TOUBIA Vgl. z. B. STEEL Vgl. z. B. OLBRICH/HOLSING 2011a, S. 1.

11 4 1. Web 2.0 und User-generated Content als Ursprung des Social Shopping SSCs zusätzlich Social-Shopping-Funktionen, um Kaufentscheidungen zu vereinfachen und zu initiieren. Zu diesen Funktionen gehören u. a. nutzergenerierte Bewertungen, Empfehlungslisten, Styles, Tags (Schlagwörter) und Benutzerprofile. Styles zur Anregung von Kaufimpulsen Insbesondere Styles, die zum Stöbern anregen und Kaufimpulse fördern sollen, sind eine populäre Funktion. Die Abbildung 1 zeigt exemplarisch einen Style auf der SSC Polyvore. 12 Abb. 1: Screenshot eines Styles auf der SSC Polyvore 13 Dieser Style wurde im Rahmen des Wettbewerbs des Mode-Herstellers Coach (Motto des Wettbewerbs: How will you sparkle this season? ) erstellt, bei dem Konsumenten einen Style mit Produkten von Coach erstellen können und die Shopping-Community dann über besonders gelungene Styles abstimmt. Benannt nach der Schauspielerin Blake Lively wurde er vom Anmerkung: Bei Polyvore wird anstatt von einem Style von einem Set gesprochen. Quelle: POLYVORE 2010b.

12 1. Web 2.0 und User-generated Content als Ursprung des Social Shopping 5 registrierten Mitglied krivonja erstellt, Mal angeschaut und erhielt 535 likes von anderen Mitgliedern. Somit erhöht sich nicht nur die Aufmerksamkeit für die eigene Marke oder den eigenen Online-Shop in der SSC, sondern u. U. auch an dezentralen Orten, z. B. wenn ein Konsument einen Style in Soziale Medien integriert. Allein die Mitglieder der auf Mode fokussierten SSC Polyvore haben bisher mehr als 44 Mio. Styles kreiert und täglich kommen durchschnittlich über neue Styles hinzu. 14 Infolgedessen werden Styles bereits von einigen Unternehmen zu Marketingzwecken eingesetzt, u. a. von Nike 15 und wie oben dargestellt von Coach. So führte der Mode-Hersteller Coach einen Wettbewerb durch, 16 bei dem innerhalb einer Woche Styles erstellt wurden, die insgesamt Mal aufgerufen wurden. 17 Es können zudem traditionelle B2C-E-Commerce-Funktionen, wie z. B. ein Suchfeld und diverse Suchfilter, zur Entscheidungsfindung herangezogen werden. Zudem können Preisvergleiche durchgeführt sowie Informationen auf Produktdetailseiten eingesehen werden. Durch die Verknüpfung zu einem partizipierenden Online-Shop können letztlich auch Käufe getätigt werden ( Click-Out ). 18 Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass das Geschäftsmodell SSC derzeit hohe Wachstumsraten der Besucher und registrierten Mitglieder aufweist, z. B. verzeichnet die SSC Polyvore monatlich mehr als 10 Mio. Besucher (Unique Visitors). 19 Im Zuge dieser Entwicklungen wurden in den letzten Jahren nicht unerhebliche Summen Wagniskapital in das Geschäftsmodell SSC investiert, 20 z. B. erhielt die SSC ThisNext 9 Mio. $ in drei Finanzierungsrunden. 21 Bereitstellung traditioneller B2C-E- Commerce- Funktionen Hohe Wachstumsraten des Geschäftsmodells Vgl. z. B. POLYVORE 2012; WANG Vgl. POLYVORE 2010a. Vgl. POLYVORE 2010b. Zudem wurde Mal der Like -Button geklickt und Kommentare abgegeben. Vgl. z. B. GOULD-SIMON SSCs agieren somit also als Infomediär. Vgl. z. B. MILLER Vgl. z. B. TEDESCHI Vgl. z. B. RAO 2010.

13 6 1. Web 2.0 und User-generated Content als Ursprung des Social Shopping Vor dem geschilderten Hintergrund der zunehmenden ökonomischen Relevanz stellt sich für Forschung und Unternehmenspraxis zunehmend die Frage, wie sich Konsumenten in SSCs verhalten und wie deren Verhalten beeinflusst werden kann. Bislang ist die wissenschaftliche Literatur auf diesem Forschungsgebiet jedoch recht begrenzt. Daher beschäftigt sich die vorliegende Untersuchung mit der folgenden Fragestellung: Welche Faktoren, insbesondere welche Social-Shopping-Funktionen, üben den größten Einfluss auf das Kaufverhalten in SSCs aus? Ziel und Relevanz der Untersuchung Forschungsbeitrag der Untersuchung Die vorliegende Untersuchung trägt durch die Beantwortung dieser Leitfrage zum Erkenntnisgewinn für Wissenschaft und Praxis bei, z. B. bietet sie Wissenschaftlern neue Einblicke in das Nutzerverhalten in SSCs und stellt Betreibern von SSCs, Online-Händlern und Herstellern einen Leitfaden für die Organisation und Gestaltung von SSCs zur Verfügung. Im Weiteren ist dieser Forschungsbericht folgendermaßen strukturiert: Aufbau der Untersuchung Im zweiten Kapitel wird das Geschäftsmodell SSC vorgestellt. Der theoretische Hintergrund und die Hypothesen werden im dritten Kapitel dargestellt. Eine Übersicht über die zur Analyse herangezogenen Logfile-Daten sowie die Untersuchungsergebnisse sind im vierten Kapitel zu finden. Entsprechende Implikationen werden im fünften Kapitel näher betrachtet. Schließlich werden die Grenzen der Aussagefähigkeit der Studie und zukünftige Forschungsfragen im sechsten Kapitel diskutiert.

14 2. Beschreibung des Geschäftsmodells Social Shopping Community Der Begriff Geschäftsmodell (engl. business model) ist einer der am meisten diskutierten Aspekte des WWW 22 und findet zunehmend Einzug in Forschung und Unternehmenspraxis. 23 Geschäftsmodelle werden im Rahmen der strategischen Marketingplanung eingesetzt und stellen eine Fortentwicklung des Strategiekonzepts dar. 24 Geschäftsmodelle dienen u. a. zur Umsetzung der Strategie und nehmen somit eine zentrale Rolle bei der Erreichung von Unternehmenszielen ein. 25 Der Nutzen von Geschäftsmodellen liegt u. a. in der Übersichtsdarstellung der Geschäftstätigkeit der zu betrachtenden Unternehmen. Anhand dieser Übersicht können Aussagen über Prozesse, Finanzströme und kritische Erfolgsfaktoren getätigt werden. 26 Der Begriff wurde am häufigsten, aber nicht ausschließlich, im Zusammenhang mit dem Internet in den 1990er Jahren verwendet. 27 Die dynamische Entwicklung des Online-Konsumentenverhaltens in den letzten Jahren hat das Aufkommen neuer E-Commerce-Geschäftsmodelle begünstigt. 28 Aufgrund der hohen Dynamik und Wettbewerbsintensität im E-Commerce ist es insbesondere in diesem Umfeld von hoher Wichtigkeit, über ein fundiertes, tragfähiges Geschäftsmodell zu verfügen. 29 Begriff Geschäftsmodell Aufkommen diverser Geschäftsmodelle im E-Commerce Es gibt viele verschiedene Definitionen, aber in der Regel umfassen E- Commerce-Geschäftsmodelle den Value Stream, den Revenue Stream und den Logistical Stream. 30 Im Folgenden wird allerdings keine umfassende Beschreibung des Geschäftsmodells SSC vorgenommen, sondern es werden lediglich die wichtigsten Funktionen von SSCs ausführlich be Vgl. z. B. DUBOSSON-TORBAY/OSTERWALDER/PIGNEUR 2002, S. 5; MAGRETTA 2002, S. 86; RAPPA Vgl. z. B. PANTEN 2005, S. 23; OSTERWALDER/PIGNEUR/TUCCI 2005, S. 3. Vgl. z. B. ZU KNYPHAUSEN-AUFSEß/MEINHARDT 2002, S. 64. Vgl. z. B. KRÜGER/BACH 2001, S. 34; WIRTZ 2011, S. 77 f. Vgl. z. B. SCHEER/DEELMANN/LOOS 2003, S. 7. Vgl. z. B. OSTERWALDER/PIGNEUR/TUCCI Vgl. z. B. AMIT/ZOTT 2001; RAPPA Jüngste Entwicklungen im E-Commerce sind z. B. facebook-commerce, Grouponing, Live-Shopping, Shopping-Clubs etc. Einige dieser Entwicklungen sind bei HOLSING/SCHÄFERS 2010 näher beschrieben. Vgl. z. B. JALOZIE/WEN/HUANG 2006, S. 76. Vgl. z. B. MAHADEVAN 2000.

15 8 2. Beschreibung des Geschäftsmodells Social Shopping Community schrieben, z. B. welchen Nutzen eine SSC für Konsumenten aufweist und wie Erlöse erzielt werden können. Vorab werden SSCs in den Bereich des Social Shopping eingeordnet. Social Shopping subsummiert mehrere Geschäftsmodelle Fokussierung auf bestimmte Produktkategorien und Segmente Suchfunktionen Social Shopping Transaktion Unter dem Begriff Social Shopping werden diverse Geschäftsmodelle subsummiert, u. a. Group Shopping, Recommendation Engines, Social Shopping-Marktplätze und die folgend im Fokus stehenden Social Shopping Communities (SSCs). 31 Das Geschäftsmodell SSC ist seit dem Jahr 2005 im Aufkommen. 32 Wie viele Web 2.0-Geschäftsmodelle sind auch SSCs meist auf bestimmte Produktkategorien und Nutzersegmente fokussiert. 33 So stellen SSCs oft Produktkategorien, die online relativ schwer zu vergleichen sind, z. B. Mode, in den Fokus und richten ihr Angebot primär an Frauen. 34 Im Rahmen einer Einordnung in Communities kann eine SSC als kommerzielle virtuelle Communities mit einem abhängigen Betreiber bezeichnet werden. 35 Die folgende Abbildung gibt einen Überblick der wichtigsten Funktionen. Suchfunktionen Suchfeld Liste Profil Diverse Filtermechanismen, u. a. für Geschlecht, Marke, Warengruppe, Preis, Preisaktion (Sales) und Online-Shop Feld, in dem ein Nutzer seine Suchbegriffe eingeben kann Nutzergenerierte Liste, die verschiedene Produkte enthält Nutzerprofil zur Veröffentlichung von persönlichen Informationen und Einkaufspräferenzen (inkl. Pinnwand und Gästebuch) Rating Produkt Nutzergenerierte Ratings für Produkte Rating Shop Style Tag Click-Out Nutzergenerierte Ratings für Online-Shops Nutzergenerierte Collage, die mehrere Produkte enthält Nutzergenerierte Tags an Produkten und Shops Weiterleitung zu einem Online-Shop nach Ansicht einer Produktdetailseite. Im Online-Shop findet der Kauf statt. Abb. 2: Funktionen einer SSC Vgl. z. B. STEEL Vgl. z. B. RUBEL 2005; TEDESCHI 2006; STEEL Vgl. z. B. TURBAN 2011, S Vgl. z. B. OLBRICH/HOLSING 2011c, S. 17. Vgl. z. B. KOZINETS 1999; MEYER In Anlehnung an OLBRICH/HOLSING 2011c, S. 18.

16 2. Beschreibung des Geschäftsmodells Social Shopping Community 9 Es gibt mehrere konventionelle direkte Suchfunktionen. Eine verbreitete Funktion ist das Suchfeld, in dem die Nutzer ihre Suchbegriffe, z. B. schwarzes Kleid, eingeben können. Zudem kann der Nutzer durch mehrere Filterkriterien wie Produktkategorie, Geschlecht, Marke, Preis und Shop nach Produkten suchen. Dementsprechend können die resultierenden Suchergebnisse eingegrenzt werden. Weiterhin kann ein Benutzer Social-Shopping-Funktionen in seine Suche integrieren. Der Besucher kann Empfehlungslisten ansehen, die von einem registrierten Benutzer erstellt werden und verschiedene Produkte enthalten. Die Gründe für die Erstellung solch einer Liste sind vielfältig. Der Ersteller kann die Liste als eine Art Wunschzettel für seinen Geburtstag, Weihnachten oder seiner Hochzeit nutzen und diese mit Freunden teilen (mögliche Geschenkgeber). Die Wunschzettel bei Amazon sind ein bekanntes Beispiel dafür. Alternativ können die Listen auch verwendet werden, um Produkte, die von allgemeinem Interesse sind, zu sammeln oder als Empfehlung für Freunde und andere Besucher zu veröffentlichen. Ein Style ist eine neue Erscheinungsform von UGC, den registrierte Benutzer über einen Style-Editor kreieren können. Styles können als Produktcollagen bezeichnet werden, in denen Produkte zu einem bestimmten Thema zusammengestellt sind. Ein Style kann mit einem Schaufenster im stationären Einzelhandel verglichen werden. 37 Ein Schaufenster zeigt i. d. R. Produkte zu einem bestimmten Thema oder Anlass. Schaufensterpuppen eines Modegeschäfts werden mit Kleidung entsprechend der Jahreszeit eingekleidet, z. B. einer Jacke, Hose sowie Stiefel und Accessoires. Gleichzeitig wird eine adäquate Umgebung bzw. Hintergrund geschaffen. Ein Style ist vergleichbar, da der Nutzer zusätzlich zu den Produktabbildungen u. a. Hintergrundbilder, Grafiken, Farben und Kommentare einfügen kann. Die Erstellung geschieht mithilfe einer entsprechenden Funktion, mit der Produkte per Drag & Drop eingefügt werden können. Ein Style kann mit anderen Nutzern geteilt werden, ist öffentlich auf der Plattform einsehbar und kann somit zum Stöbern animieren und zur Inspiration beitragen. 38 Jedes Produkt in der Collage ist daneben separat aufgeführt und Direkte Suchfunktionen Social- Shopping- Funktionen Erstellen von Styles mithilfe eines Style- Editors Parallelen von Styles und herkömmlichen Schaufenstern Vgl. z. B. OLBRICH/HOLSING 2011a, S. 5. Spezifische Funktionen im Online- Handel, zu denen auch Styles gehören, können dazu beitragen, das Einkaufserlebnis von Konsumenten im stationären Handel nachzuahmen. Vgl. ebenda. Styles eignen sich somit als emotionaler Zugang zu Produkten. Über sog. Style Finder kann nach Styles gesucht werden. Vgl. z. B. SCHÄFERS 2008, S. 682.

17 10 2. Beschreibung des Geschäftsmodells Social Shopping Community kann im Detail betrachtet werden. Folglich kann ein Style als nutzergenerierte Empfehlung betrachtet werden, die die e-interactivity erhöht. 39 Verschlagwortung durch kollaboratives Tagging Social Networking Bewertungen für Produkte und Shops Die Verschlagwortung ( Tagging ) von Objekten ist eine weitere, verbreitete Art von UGC. 40 Beim Tagging werden angezeigte Inhalte wie Nachrichten, Fotos und Videos intuitiv mit Schlagwörtern (Tags) in Form von freien Texten wie z. B. Bemerkungen und Bezeichnungen versehen. 41 In SSCs können Nutzer Tags u. a. für Produkte, Marken und Online-Shops vergeben. Andere auch nicht registrierte Nutzer können diese Tags in ihren Suchvorgang integrieren, indem durch einen Klick auf solch einen Tag ein entsprechender Suchvorgang gestartet wird und Produkte, die mit diesem Tag verknüpft sind, in der Suchergebnisliste erscheinen. Durch die Bereitstellung von Social Networking-Funktionen wie z. B. Nutzer-Profilen unterscheiden sich SSCs von anderen Online-Shopping- Services, die lediglich auf Informationen zu Produkten fokussiert sind. Innerhalb seines Profils kann ein Nutzer persönliche Informationen wie Fotos und Selbstbeschreibungen veröffentlichen. Zudem kann ein Nutzer seine bevorzugten Marken und Geschäfte präsentieren und sie mit einem Tag versehen. Durch die Suche nach seinen Präferenzen kann ein Benutzer Shopping-Partner, d. h., andere Nutzer, die die gleichen Präferenzen teilen, finden. Zudem können andere Nutzer eine Nachricht in einem Gästebuch auf der Profilseite hinterlassen. Eine weitere Funktionalität sind Ratings bzw. Bewertungen, die von Konsumenten zunehmend in die Entscheidungsfindung einbezogen werden. Nutzer können in SSCs einzelne Produkte, Online-Shops und auch UGC Vgl. z. B. DENNIS/MERRILEES/JAYAWARDHENA/WRIGHT 2009, KIM/FORSYTHE Neben einem Beitrag zur Interaktivität auf der Plattform selbst können sowohl Styles als auch Listen leicht in Weblogs integriert und in Sozialen Netzwerken geteilt werden und erhöhen somit die Reichweite in Sozialen Medien und tragen zur Dezentralität des Angebots bei. Vgl. z. B. HOLSING/SCHÄFERS 2010, S. 265 ff. und OLBRICH/HOLSING 2011a, S. 2. Vgl. z. B. CATTUTO 2006, S. 33; GOLDER/HUBERMAN 2006, S. 198; ZOLLERS 2007, o. S. Vgl. z. B. KARLA 2007, S. 21; NOV/YE 2010, S Die durch gemeinsames Tagging entstehende Indexierung wird oft Folksonomy genannt (zusammengesetzt aus den engl. Begriffen folk und taxonomy ). Vgl. z. B. MATHES 2004; HAMMOND/HANNAY/LUND/SCOTT 2005.

18 2. Beschreibung des Geschäftsmodells Social Shopping Community 11 bewerten. Dies geschieht, wie es auch in Online-Shops oder Preisvergleichsdiensten üblich ist, oftmals in Form einer 5-Sterne-Skala. 42 Auf einer Produktdetailseite erhält der Nutzer weitere Informationen, z. B. Fotos, Ratings, Tags, Preise und Versandkosten. Bei Interesse kann der Nutzer auf eine Verlinkung zu einem Online-Shop klicken und wird dadurch zum Online-Shop weitergeleitet. Diese Nutzeraktivität wird als Click-Out bezeichnet. Im Online-Shop findet dann die eigentliche Kaufabwicklung statt. Bei SSCs stellt die indirekte, transaktionsabhängige Erlösgenerierung in Form von Gebührenzahlungen der angeschlossenen Online-Shops die Haupteinnahmequelle dar. Diese Art der Vergütung ist den performanceabhängigen Vergütungsmodellen zuzurechnen, bei denen i. d. R. eine Gebühr für bestimmte Nutzeraktionen berechnet wird. 43 Im vorliegenden Fall erhält der Betreiber der SSC eine Vergütung pro Click- Out, also einer Weiterleitung zu einem Online-Shop. Somit findet eine Vergütung pro Klick eines Nutzers statt. Dies entspricht der Vergütungsform Pay-per-Click (PPC). Oftmals erhält der Betreiber für einen tatsächlich erfolgten Kauf in einem Online-Shop zusätzlich eine Verkaufsprovision, die zu den direkten, transaktionsabhängigen Erlösformen gehört und als Payper-Sale (PPS) bezeichnet wird. 44 Das Erlösmodell weist somit Parallelen zu dem von Preisvergleichsdiensten auf. 45 Informationen auf der Produktdetailseite Nur registrierte Benutzer können UGC erstellen und direkt mit anderen Benutzern kommunizieren. Mit Ausnahme der Information, ob ein Besucher eingeloggt ist oder nicht, liegen für die vorliegende Untersuchung allerdings keine nutzerbezogenen Informationen vor, die z. B. mit den vorliegenden Logfile-Daten zusammengeführt werden könnten (siehe auch Abschnitt 6.1. für entsprechende Limitationen) Vgl. z. B. CHEN/XIE 2008, S Beim Performance Marketing werden Instrumente des Online-Marketing mit dem Ziel eingesetzt, messbare Reaktionen und/oder Transaktionen zu erzielen. Vgl. z. B. LAUDON/TRAVER 2009, S. 6.55; BVDW Bei einer PPS-Provision sind unterschiedliche Konditionenmodelle denkbar, z. B. ein fixer Provisionsbetrag pro Verkauf oder eine vorher vereinbarte prozentuale Umsatzbeteiligung. Ferner existieren die Verrechnung von vermittelten Neukunden oder Anfragen (Pay-per-Lead) und einer permanenten Umsatzbeteiligung eines bestimmten Kunden (Pay-per-Lifetime). Näheres zu Vergütungsformen siehe z. B. LAMMENETT 2006, S. 35 ff.; TOLLERT 2009, S. 15 ff. Vgl. z. B. SMITH/BRYNJOLFSSON 2001.

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20 3. Forschungsrahmen und Herleitung der Hypothesen Zunächst wird ein kurzer Überblick über die Logfile-Forschung im Marketing gegeben. Im Anschluss werden Studien aus zwei der am meisten diskutierten Forschungsrichtungen vorgestellt: Such- und Kaufverhalten und die Auswirkungen von elektronischer Mundpropaganda (ewom) und Usergenerated Content (UGC) auf ökonomische Zielgrößen. 46 In diesem Rahmen werden die Hypothesen im Hinblick auf das Kaufverhalten in SSC hergeleitet. Aufbau des Kapitels 3.1. Logfile-Daten im Marketing Logfiles stellen eine umfangreiche Informationsquelle des Käuferverhaltens dar und wecken somit zunehmend das Interesse von Wissenschaft und Praxis. Unter Logfiles wird die serverbasierte Aufzeichnung von Benutzeraktionen beim Besuchsvorgang von einer oder mehreren Websites verstanden. Logfile-Daten werden in verschiedenen Forschungsbereichen, wie z. B. Informatik, Soziologie und Marketing, verwendet. Logfile-Daten enthalten typischerweise Informationen über das Datum und die Uhrzeit des Besuchsvorgangs, die Art des verwendeten Browsers, die URL (Uniform Resource Locator) und andere Variablen (z. B. Preise, Bewertungen, Schlagwörter). 47 Es gibt verschiedene Logfile-Daten-Formate, z. B. Common Logfile Format (CLF), Combined Logfile Format (DLF) und Extended Logfile Format (ELF). 48 In der vorliegenden Studie wird ein spezielles Logfile- Format verwendet. In existierenden Logfile-Studien werden verschiedenste Aspekte untersucht, u. a. die Suche und Nutzung von Informationen, 49 Motive von Konsumenten zum weiteren Browsen, 50 die Identifizierung von Zielen von Online- Logfile-Daten zeichnen die Aktivitäten eines Nutzers auf Verschiedene Logfile-Formate Analyse diverser Aspekte Vgl. z. B. BUCKLIN/SISMEIRO Vgl. z. B. BUCKLIN/SISMEIRO Für ein grafisches Beispiel des DLF-Standards des National Center for Super-Computing Applications (NCSA) vgl. z. B. OLBRICH/SCHULTZ 2008, S. 12. Vgl. z. B. MOE/FADER 2004a. Vgl. z. B. BUCKLIN/SISMEIRO 2003.

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